Als Ergebnis von Big Data und der zunehmenden Vernetzung von Maschinen ist die künstliche Intelligenz (kurz: KI) zu einem wichtigen Treiber für die fortlaufende Digitalisierung in sämtlichen Bereichen der Gesellschaft und Wirtschaft geworden. Der Gebrauch der natürlichen Sprache wird in diesem Zusammenhang zu einem immer populäreren Kanal für die Mensch-Maschine-Interaktion (kurz: MMI). In zahlreichen Szenarien ist die Sprachinteraktion herkömmlichen Benutzerschnittstellen vorzuziehen, deren Benutzung unbequem oder sogar gefährlich sein kann, wie beim Autofahren.
Viele Menschen haben bereits weltweit Erfahrungen mit sprachgesteuerten digitalen Assistenten wie Alexa und Cortana sammeln können, die viele nützliche Funktionen für den Alltag bieten. Mittlerweile sind auch Szenarien für den Arbeitsalltag möglich. Dadurch das digitale Sprachassistenten Routineaufgaben übernehmen, kann Freiraum für Mitarbeiter im Büroalltag geschaffen werden, damit diese kreativeren Aufgaben nachgehen können. Laut einer Studie von Tractica sollen bis 2021 weltweit 1,8 Milliarden Nutzer Zugang zu digitalen Assistenten haben. Da die Erkennungsgenauigkeit der natürlichen Sprache innerhalb dieser Systeme bedeutend zunimmt und Gespräche immer flexibler und humaner werden, verringern sich zunehmend die damit verbundenen Barrieren und Nutzer finden vermehrt Anwendungen, die ihr tägliches Leben erleichtern. Bisher werden digitale Sprachassistenten jedoch hauptsächlich im privaten Bereich eingesetzt und dienen als Sprachschnittstelle, z.B. zur Beantwortung von Fragen, zur Bedienung des Lichts oder zum Musikhören. Aus der Arbeitswelt ist daher häufig die Wahrnehmung zu vernehmen, dass Sprachassistenten wenig oder keinen Einfluss auf die Wertschöpfung eines Unternehmens haben. Das Leistungspotenzial von Sprachassistenten wird dabei gänzlich unterschätzt. So wie mit dem Aufkommen aller neuen Technologien müssen sich die Anwender vorerst mit den Funktionen von digitalen Sprachassistenten vertraut machen und sich daran gewöhnen, diese im Alltag einzubinden.
Inhaltsverzeichnis
- 1 Einleitung
- 1.1 Motivation und Ausgangslage
- 1.2 Aufbau und Inhalt der Arbeit
- 2 Theoretischer Teil
- 2.1 Digitale Sprachassistenten
- 2.1.1 Historische Entwicklung
- 2.1.2 Technische Funktionsweise
- 2.1.3 Hindernisse und Treiber am Arbeitsplatz
- 2.2 Akzeptanzforschung
- 2.2.1 Diffusionstheorie
- 2.2.2 Einordnung des Akzeptanzbegriffes
- 2.2.3 Akzeptanzmodelle
- 2.3 Modelle zur Erklärung der Technologieakzeptanz
- 2.3.1 Verhaltenstheorien
- 2.3.2 Technology Acceptance Model
- 2.3.3 Unified Theory of Acceptance and Use of Technology
- 2.3.4 Task-Technology Fit Modell
- 3 Modellentwicklung und Hypothesenbildung
- 3.1 Forschungsmodell
- 3.2 Ableitung von Hypothesen
- 4 Empirischer Teil
- 4.1 Literaturrecherche
- 4.2 Erhebungsinstrument
- 4.2.1 Gestaltung des Fragebogens
- 4.2.2 Festlegung der Stichprobe
- 4.2.3 Pretest und Güterkriterien
- 4.3 Datenanalyse
- 5 Darstellung der Ergebnisse
- 5.1 Deskriptive Auswertung der Stichprobe
- 5.2 Datennormalität
- 5.3 Faktoren- und Reliabilitätsanalyse
- 5.4 Regressionsanalyse
- 5.4.1 Darstellung der überprüften Hypothesen
- 5.4.2 Auswertung des Forschungsmodells
- 6 Diskussion
- 6.1 Beantwortung der Forschungsfragen
- 6.2 Interpretation der Ergebnisse
- 7 Fazit
- 7.1 Zusammenfassung der Ergebnisse
- 7.2 Kritische Würdigung und Ausblick
Zielsetzung und Themenschwerpunkte
Die vorliegende Masterarbeit untersucht die Akzeptanz von digitalen Sprachassistenten am Arbeitsplatz. Der Fokus liegt dabei auf der empirischen Evaluierung von Hindernissen und Treibern, die die Akzeptanz dieser Technologie durch den Anwender beeinflussen. Die Arbeit zielt darauf ab, ein tieferes Verständnis für die Faktoren zu entwickeln, die die Nutzung digitaler Sprachassistenten am Arbeitsplatz fördern oder behindern.
- Bewertung der Akzeptanz von digitalen Sprachassistenten am Arbeitsplatz
- Analyse von Hindernissen und Treibern der Akzeptanz
- Einsatz von Akzeptanzmodellen zur Erklärung der Technologie-Nutzung
- Entwicklung eines Forschungsmodells zur Untersuchung der Akzeptanz von digitalen Sprachassistenten
- Empirische Validierung des Forschungsmodells mittels einer Online-Umfrage
Zusammenfassung der Kapitel
- Kapitel 1: Einleitung
- Kapitel 2: Theoretischer Teil
- Kapitel 3: Modellentwicklung und Hypothesenbildung
- Kapitel 4: Empirischer Teil
- Kapitel 5: Darstellung der Ergebnisse
- Kapitel 6: Diskussion
- Kapitel 7: Fazit
Dieses Kapitel bietet eine Einleitung in das Thema der Masterarbeit. Es werden die Motivation und die Ausgangslage für die Untersuchung der Akzeptanz von digitalen Sprachassistenten am Arbeitsplatz dargestellt. Der Aufbau und Inhalt der Arbeit werden vorgestellt.
Kapitel 2 widmet sich der theoretischen Fundierung des Themas. Es werden zunächst digitale Sprachassistenten in ihrer historischen Entwicklung, technischen Funktionsweise und den damit verbundenen Hindernissen und Treibern am Arbeitsplatz beleuchtet. Anschließend werden die Grundlagen der Akzeptanzforschung mit Fokus auf die Diffusionstheorie, den Akzeptanzbegriff und verschiedene Akzeptanzmodelle erläutert. Schließlich werden etablierte Modelle zur Erklärung der Technologieakzeptanz, wie das Technology Acceptance Model (TAM) und die Unified Theory of Acceptance and Use of Technology (UTAUT) vorgestellt.
In Kapitel 3 wird ein Forschungsmodell entwickelt, das die Beziehung zwischen verschiedenen Faktoren und der Akzeptanz von digitalen Sprachassistenten am Arbeitsplatz erforscht. Aus diesem Modell werden spezifische Hypothesen abgeleitet, die im empirischen Teil der Arbeit überprüft werden.
Kapitel 4 beschreibt die empirische Vorgehensweise der Arbeit. Zunächst wird eine Literaturrecherche zur Akzeptanz von Sprachassistenten am Arbeitsplatz durchgeführt. Anschließend wird das Erhebungsinstrument, ein Fragebogen, vorgestellt, der zur Datenerhebung eingesetzt wird. Die Festlegung der Stichprobe und die Durchführung eines Pretests werden erläutert. Schließlich werden die Methoden der Datenanalyse vorgestellt.
Kapitel 5 präsentiert die Ergebnisse der empirischen Untersuchung. Die Daten werden deskriptiv ausgewertet, die Normalität der Daten wird überprüft und eine Faktoren- und Reliabilitätsanalyse durchgeführt. Die Ergebnisse der Regressionsanalyse werden dargestellt, um die im Kapitel 3 entwickelten Hypothesen zu überprüfen.
Kapitel 6 widmet sich der Diskussion der Ergebnisse. Die Forschungsfragen werden beantwortet, die Ergebnisse werden interpretiert und die Stärken und Schwächen der Studie werden diskutiert.
Kapitel 7 fasst die Ergebnisse der Arbeit zusammen und bietet eine kritische Würdigung der Studie. Es werden Schlussfolgerungen gezogen und ein Ausblick auf zukünftige Forschungsrichtungen gegeben.
Schlüsselwörter
Die zentralen Schlüsselwörter dieser Arbeit sind: Digitale Sprachassistenten, Akzeptanz, Technologieakzeptanz, Arbeitsplatz, Hindernisse, Treiber, Forschungsmodell, empirische Studie, Fragebogen, Regressionsanalyse. Die Arbeit befasst sich mit der empirischen Untersuchung der Akzeptanz von digitalen Sprachassistenten im Arbeitskontext und analysiert die Faktoren, die diese Akzeptanz beeinflussen.
- Quote paper
- Onur Güldali (Author), 2020, Digitale Sprachassistenten am Arbeitsplatz und ihr Weg zur Nutzerakzeptanz. Hindernisse und Treiber beim Anwender, Munich, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/1041566
